포지션 상세
본 포지션은 잉클이 수집·관리하는 정형/비정형 설비 데이터를 기반으로, PQCD(생산성·품질·원가·납기) 향상에 직접 기여하는 머신러닝/딥러닝 모델을 개발하고, 이를 Nazare 플랫폼에 탑재 가능한 형태로 제품화하는 역할입니다.
잉클(Ingkle)은 산업 설비 데이터를 빠르게 수집하고 저장·분석할 수 있는 온프레미스형 AI 데이터 플랫폼 ‘Nazare(나자레)’를 자체 개발한 기술 스타트업입니다. 공장 현장에서 실제로 쓰이고 있는 소프트웨어를 만듭니다. 실시간 장비 모니터링, 실시간 생산 패턴 분석, 고장 예측, 이상 감지까지 엔드투엔드 제품을 구성합니다. 중견 제조사, 공공기관, AI 솔루션 기업들과 협업 및 구축 사례를 확대 중입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=JAaid27bm9c
https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=340764
https://www.economicpost.co.kr/115947
https://www.unicornfactory.co.kr/article/2024123111460118557
https://www.mt.co.kr/future/2022/07/12/2022071210040858483
https://www.kspost.biz/ko-kr/articles/1846
https://www.daejonilbo.com/news/articleView.html?idxno=2222045
• 정형(시계열, 이벤트, 로그)·비정형(이미지/텍스트/리포트/정비 이력 등) 데이터 전처리 및 특징 설계
• PQCD 개선을 위한 ML/DL 알고리즘 개발 및 성능 고도화
• 이상탐지(Anomaly Detection), 예지보전(PdM), 품질 예측/분류, 공정 최적화, 시계열 예측, 원인 분석 모델 개발
• 모델 학습/평가 체계 구축 (데이터 분할/검증, 지표 설계, 리포팅, 재현성 확보)
• AI Agent를 위한 RAG 지식 구조 설계(청킹·메타데이터·용어/코드 정규화)
• RAG 검색(리트리벌) 품질 개선 지원(필터링·리랭킹·실패 케이스 분석)
• LLM/RAG 기능 평가(Eval) 체계 구축(평가셋·지표·릴리즈 기준)
• 현장/도메인(설비, 공정, 품질) 담당자와 협업하여 가설검증적용확산의 사이클 운영
• Python 기반 데이터 분석 역량(pandas/numpy 등) 및 SQL 활용 능력
• 시계열/이벤트/로그 데이터 전처리 경험(결측·노이즈·이상치 처리, 데이터 품질 점검)
• ML 모델링 경험(분류/회귀/이상탐지/예측 중 1개 이상)과 성능 개선 경험(지표·검증 포함)
• 문제 정의 가설 수립 실험 설계 결과 해석까지 이어지는 분석 프로세스를 주도해본 경험
• RAG/LLM에 대한 기본 이해(임베딩·리트리벌·근거 기반 응답)와 평가(Eval) 설계에 대한 관심 또는 경험
• 분석 결과를 현장/비기술 이해관계자에게 명확히 설명·문서화할 수 있는 커뮤니케이션 역량
잉클(Ingkle)은 산업 설비 데이터를 빠르게 수집하고 저장·분석할 수 있는 온프레미스형 AI 데이터 플랫폼 ‘Nazare(나자레)’를 자체 개발한 기술 스타트업입니다. 공장 현장에서 실제로 쓰이고 있는 소프트웨어를 만듭니다. 실시간 장비 모니터링, 실시간 생산 패턴 분석, 고장 예측, 이상 감지까지 엔드투엔드 제품을 구성합니다. 중견 제조사, 공공기관, AI 솔루션 기업들과 협업 및 구축 사례를 확대 중입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=JAaid27bm9c
https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=340764
https://www.economicpost.co.kr/115947
https://www.unicornfactory.co.kr/article/2024123111460118557
https://www.mt.co.kr/future/2022/07/12/2022071210040858483
https://www.kspost.biz/ko-kr/articles/1846
https://www.daejonilbo.com/news/articleView.html?idxno=2222045
주요업무
• 설비/공정 데이터 기반 문제 정의 및 분석 (예: 이상징후, 불량, 품질 편차, 병목, 가동률, 사이클타임, 에너지 등)• 정형(시계열, 이벤트, 로그)·비정형(이미지/텍스트/리포트/정비 이력 등) 데이터 전처리 및 특징 설계
• PQCD 개선을 위한 ML/DL 알고리즘 개발 및 성능 고도화
• 이상탐지(Anomaly Detection), 예지보전(PdM), 품질 예측/분류, 공정 최적화, 시계열 예측, 원인 분석 모델 개발
• 모델 학습/평가 체계 구축 (데이터 분할/검증, 지표 설계, 리포팅, 재현성 확보)
• AI Agent를 위한 RAG 지식 구조 설계(청킹·메타데이터·용어/코드 정규화)
• RAG 검색(리트리벌) 품질 개선 지원(필터링·리랭킹·실패 케이스 분석)
• LLM/RAG 기능 평가(Eval) 체계 구축(평가셋·지표·릴리즈 기준)
• 현장/도메인(설비, 공정, 품질) 담당자와 협업하여 가설검증적용확산의 사이클 운영
자격요건
• 데이터사이언스/분석 실무 3년 이상(도메인 무관, 제조로 확장 가능)• Python 기반 데이터 분석 역량(pandas/numpy 등) 및 SQL 활용 능력
• 시계열/이벤트/로그 데이터 전처리 경험(결측·노이즈·이상치 처리, 데이터 품질 점검)
• ML 모델링 경험(분류/회귀/이상탐지/예측 중 1개 이상)과 성능 개선 경험(지표·검증 포함)
• 문제 정의 가설 수립 실험 설계 결과 해석까지 이어지는 분석 프로세스를 주도해본 경험
• RAG/LLM에 대한 기본 이해(임베딩·리트리벌·근거 기반 응답)와 평가(Eval) 설계에 대한 관심 또는 경험
• 분석 결과를 현장/비기술 이해관계자에게 명확히 설명·문서화할 수 있는 커뮤니케이션 역량
